13 ここで、は、回帰係数の有意性のt検定を行うときに使用すべき自由度の数であると読みましたが、その理由はわかりません。私の理解では、t検定には一般にn − 1の自由度がありました。n − p − 1n−p−1n − 1n−1 regression hypothesis-testing multiple-regression t-test — user1205901-モニカの回復 ソース 通常、パラメーターの数はp+1、p勾配と1切片があるためです。 — PatrickT
15 推定平均パラメーターごとに1つの自由度が失われます。通常のt検定では1（平均）です。回帰の場合、各予測子にはある程度の自由度があります。もう1つはインターセプト用です。 より具体的には、自由度は、t検定の分母から得られます。これは、残差平方和に基づいています。 n − p − 1n−p−1 残差平方和の自由度。 — Glen_b -Reinstate Monica ソース 3 実際、定数（モデルの切片のみ）で何らかの結果を回帰すると、平均が得られ、pは0になり、自由度はn-1になります — -Repmat
3 これは一般的に真実ではありません。t検定の自由度の数は、特定のモデルに依存します。彼らは線形回帰について話している。したがって、推定量のt検定にはn − p − 1n−p−1 自由度 pp モデル内の説明パラメーターの数です。 — dko ソース
1 自由度は、統計分布に割り当てることができる独立した値または量の数です。 したがって、この場合、n-p-1である理由は次のとおりです。 nはトレーニングサンプルの数です。pは予測子の数です。1はインターセプト用です。 — ヴェンカタラーマナ ソース
p+1、p勾配と1切片があるためです。